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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习模型的风电变流器故障诊断
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基于深度学习模型的风电变流器故障诊断
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究的现状第9-12页
        1.2.1 风电变流器故障诊断研究现状第9-10页
        1.2.2 深度学习研究现状第10-12页
    1.3 本文的结构安排第12-14页
2 风电变流器故障分析及特征提取第14-34页
    2.1 引言第14-15页
    2.2 风电变流器的结构及故障机理第15-16页
    2.3 变流器故障信号特征分析第16-20页
    2.4 基于小波变换的故障特征提取第20-28页
    2.5 变流器故障特征分析第28-32页
    2.6 本章小结第32-34页
3 基于深度信念网络的风电变流器故障诊断第34-52页
    3.1 引言第34页
    3.2 基于深度信念网络的故障诊断机理第34-43页
        3.2.1 受限玻尔兹曼机模型第34-40页
        3.2.2 Softmax回归第40-41页
        3.2.3 深度信念网络模型及训练方法第41-42页
        3.2.4 深度信念网络设计第42-43页
    3.3 实验与分析第43-50页
        3.3.1 实验环境和数据第43-45页
        3.3.2 深度信念网络参数选择第45-49页
        3.3.3 实验结果第49-50页
    3.4 本章小结第50-52页
4 基于卷积神经网络的风电变流器故障诊断第52-70页
    4.1 引言第52页
    4.2 卷即神经网络结构第52-56页
        4.2.1 卷积层第53-54页
        4.2.2 降采样层第54-55页
        4.2.3 全连接层第55-56页
    4.3 卷积神经网络训练第56-57页
        4.3.1 前向传播第56页
        4.3.2 反向传播第56-57页
    4.4 卷积神经优化第57-63页
        4.4.1 卷积神经网络参数优化第57-59页
        4.4.2 卷积神经结构优化第59-63页
    4.5 实验与分析第63-69页
        4.5.1 实验环境与数据第63页
        4.5.2 卷积神经网络结构设计第63-67页
        4.5.3 卷积神经网络参数选择第67-68页
        4.5.4 实验结果第68-69页
    4.6 本章小结第69-70页
5 论文总结与展望第70-72页
    5.1 论文总结第70页
    5.2 研究工作展望第70-72页
致谢第72-74页
参考文献第74-78页
附录第78页
    A.作者在攻读硕士学位期间发表论文第78页

 
 
论文编号BS4054998,这篇论文共78
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